Oct, 2023

C - 解缠：在混淆因素的归纳偏差下发现因果独立的生成因素

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TL;DR这篇论文通过引入共变量先验偏好，提出了一种名为 C-Disentanglement 的框架，用于识别因果生成因子，并在领域变化下取得了与各种 SOTA 基准方法相比具有竞争力的结果。
representation learninggenerative factorscausal disentanglementconfoundersinductive bias
发现论文，激发创造
  • 因果分离表示

    通过因果视角下关联因素的不懈探索，我们提出了两个衡量因果解缠的新指标及数据集，并在最新的表述学习器中进行了实证研究。

    Dec, 2021

  • 从相关数据中学习分离表示

    本文研究了因果变量在相关数据上的行为并分析了最主要的解缠方法在大规模实证研究（包括 4260 个模型）中的表现，结果显示数据集中系统性引入的相关性正在被学习并反映在潜在表示中，这对于解缠的下游应用如公平性有重要的影响，同时呈现了如何通过训练期间的弱监督或使用少量标签的预训练模型的后修复来解决这些潜在的相关性。

    Jun, 2020

  • 生成对抗网络中的对比式解缠

    本文从对比学习的角度提出了一种新的对抗生成网络（CD-GAN）来解决因潜变量的后验推断和缺乏样本似然性而难以实现的生成模型因果解释的问题，它通过对比图像特征来实现对数据中不同类之间可辨别属性的提取，并通过仅有的有限监督来提高模型的性能。实验结果表明了该模型在多个数据集上对数据进行高效的可解释性特征提取。

    Mar, 2021

  • 无监督学习中解开表征的常见假设的挑战

    本文分析了无监督学习分离表示的最新进展并挑战了一些常见假设，通过实验研究发现，不加监督训练的模型很难达到良好的分离效果，同时，增加分离度似乎不会降低学习的样本复杂度，未来的研究应该关注归纳偏置和 (隐式) 监督的作用，考虑在多个数据集上复现实验结果。

    Nov, 2018

  • 利用独立因果机制原则学习因果分离表示

    本文提出了一种基于独立因果机制的因果解缠结的新概念，并提出了 ICM-VAE 框架来学习因果解缠结表示，使用可学习的基于流的差分同胚函数将噪声变量映射到潜在因果变量，同时为了促进因果因素的解缠结，提出了因果解缠结先验。在相对温和的条件下，我们提供了理论结果，显示出因果因子和机制的可识别性。经验证明，该框架引导出高度解缠结的因果因子，提高了干预的稳健性，并且与因果生成相容。

    Jun, 2023

  • 监督学习中高效表示识别

    本文针对非线性独立成分分析的负面结果，试图研究在没有条件独立性的辅助信息下如何实现解缠以及如何减少需要的辅助信息量。在一类模型中，我们证明理论上和实验上都可以实现解缠，即使辅助信息的维度远小于真实潜在表示的维度。

    Apr, 2022

  • 弱监督下解缠绕的生成因果表征学习

    本文提出一种名为 DEAR 的去混合生成因果表征学习方法，通过使用结构性因果模型作为先验分布和适当的 GAN 算法，利用监督信息对因果结构进行学习，从而实现因果可控生成并提高下游任务的样本效率。

    Oct, 2020

  • 使用对抗训练解缠混合因素的深度表达

    我们提出了一种有条件的生成模型，用于学习将标记的观察结果的隐藏变化因素分离并分解成互补代码，实验结果表明该方法能够推广到未见过的类别和内类别变异。

    Nov, 2016

  • 软干预下因果解缠识别保证

    本论文提出了一种基于潜在变量和因果模型的预测建模方法，以预测基因组学中联合扰动效应，并证明了该模型在无限数据极限下可以恢复潜在因果模型。

    Jul, 2023

  • 通过稀疏因果干预分离潜在表示

    通过将因果关系理论与矢量量化变分自编码器相结合，我们提出了一种新的基于因果动态的去纠缠方法，将量化向量视为因果变量并将其链接在因果图中，通过对因果图进行因果干预，引发影响图像中唯一变化因素的原子转换。同时，我们通过引入一个新的行动检索任务来测试我们的模型。我们在标准的合成和真实世界的去纠缠数据集上进行了测试，结果表明它能够有效地解缠图像变化因素并对图像的高级语义属性进行精确干预，而不影响其质量，即使在不均衡的数据分布下也是如此。

    Feb, 2023